[目的]面向新时期强国测绘战略目标，本文旨在研究三维融通与数智赋能策略下测绘卓越人才培养模式。[方法]以时空信息数智赋能为理念，基于科教融汇策略建设数智教学资源，通过赛教协同手段提升教师育人能力，创新赛创贯通模式，强化学生创新能力。[结果]顶层设计了“数智驱动(Driven)—科教融汇(Integration)—赛教协同(Synergy)—赛创贯通(Interpenetration)”(DISI)服务强国测绘战略卓越人才培育新体系，开创了互建共享沉浸式数智教学资源建设新路径，打造了多层级跨地域教师育人能力协同提升新机制，构筑了强化测绘卓越人才创新能力培育新生态。[结论]该成果可在全国相关高校应用、跨行业拓展与国际化输出，形成可复制、可推广的卓越人才培育模式。

地下空间已成为我国构建国家综合定位、导航与授时(PNT)体系的关键领域之一。本文围绕地下空间，首先进行了基于导航场景的空间分类，并从信号可用性、场景结构等7个方面系统总结了导航定位面临的挑战；然后从多源传感器融合、预设基站、先验匹配，以及μ子、量子等方面梳理了当前主要的技术和方法，并归纳了开源的地下空间多源传感器数据集；最后围绕前端感知、传感器和平台、集群协同和后端优化展望了未来的发展趋势。

[目的]为贯彻总体国家安全观，落实韧性城市建设要求，提升超大城市治理现代化水平，有必要依托北京市空间监测成果，在统一测绘底座上开展韧性评估，识别薄弱环节与空间风险。[方法]本文从承载能力、海绵城市、安全隐患与安全运维4个方面入手，综合采用空间统计、全局莫兰指数、空间基尼指数与人群覆盖分析等方法，对北京市开展韧性评估。[结果]北京核心区人口与开发强度过度集聚，海绵调蓄空间偏紧；隐患设施与人口呈显著空间分离；外围地区公共安全与应急服务能力相对薄弱。[结论]北京市监测成果可为城市韧性评估提供连续、统一、可对比的测绘数据支撑，其成果可服务国土空间规划编制与实施评估以及城市安全治理决策，促进首都整体韧性提升。

[目的]针对城市居住、工作和活动空间分离日益突出的问题，本文旨在研究长沙市居民居住地(H)、工作地(W)和主要活动地(A)(H-W-A)的空间分布及分离特征，为优化城市空间结构与交通管理提供参考。[方法]基于长沙市大规模手机定位数据，构建H-W-A识别框架，提取居民居住、工作与主要活动地，并采用空间分离度指标分析H-W-A空间格局及不同群体特征。[结果]居住地呈多核心扩展，工作与活动地高度向中心城区集聚；郊区居民的H-W-A分离度显著高于市中心，且随离心距离环状递增；出行特征在性别、收入和年龄群体间差异显著。[结论]长沙市H-W-A空间分离具有明显的异质性与群体差异，应通过职住协同与公共服务优化降低出行负担，提升城市效率。

[目的]局部气候区(LCZ)已成为城市气候研究的基础，理清其地表温度的分异规律，对改善城市人居环境具有重要意义。[方法]本文选择郑州市居住多层、居住高层和单位用地3种典型局部气候区，采用多尺度地理加权回归（MGWR）方法，探讨了归一化植被指数(NDVI)、绿地、阴影、不透水地面面积、建筑高度和天空视域因子(SVF)与地表温度(LST)的关系。[结果]结果表明，这3种用地影响地表温度的景观各不相同，NDVI在单位用地模型中影响最大，带宽为27.88 m；居住高层中影响最大的景观参数是阴影，带宽为 2 728.6 m；但居住多层中影响最大的参数是不透水地面，带宽为20.93 m。[结论]研究明确了三维景观及景观组合对城市地表温度的影响，发现NDVI和建筑高度带宽均小于30 m，该结果进一步缩小了城市气候研究的尺度，表明可通过景观元素的调整改变LCZ内的人居环境。

[目的]兴趣区域（ROI）推荐是基于位置的社交网络的重要应用之一。针对现有推荐方法中区域间关联关系的多样性表达不足、隐式社交关系挖掘不充分的问题，本文提出一种基于自适应锚点图表示学习的城市（ROI）推荐方法。[方法]利用地理空间与功能语义双视图约束并优化自适应锚点图，设计节点-锚点消息传递机制，捕捉区域间复杂关联关系以生成区域偏好特征；根据用户签到区域重叠度与活跃时间相似度，挖掘用户隐式社交关联关系以提取隐式社交偏好特征；融合上述两种特征关系以实现用户对区域的偏好预测。[结果]在新浪微博和Foursquare数据集上进行的试验表明，本文方法在召回率和归一化折损指数（NDCG）上均取得了显著提升。[结论]本文研究可为智慧旅游、商业管理等位置服务提供个性化决策支持。

[目的]本文旨在精准评价苏州水鸟生态网络，揭示其对城市水鸟生态保护的重要性。[方法]基于形态学空间格局分析（MSPA）技术、最大熵(MaxEnt)模型与LinkageMapper工具构建水鸟生态网络，并评估其网络结构与稳健性。[结果]结果表明：①生态源地集中分布于西南部水网密集区，生态廊道呈现西部-中部密集网状、其他片区稀疏或无的空间分布特征。②网络平均聚类系数为0.22，平均最短路径长度为3.21，全局效率为0.40，整体连通性较好而聚集性较弱，关键节点对结构控制作用显著。③恶意攻击下网络稳健性下降明显，单个节点攻击可导致10%的网络失效，反映出关键节点的脆弱性与重要性。[结论]本文构建的水鸟生态网络在保持全局连通性的基础上实现局部稳定性，为水鸟生态保护研究提供借鉴，从复杂网络理论视角为水鸟保护的空间决策支持和可持续性提供了科学依据。

[目的]总磷(TP)浓度是衡量水体富营养化与生态健康的关键指标，传统人工采样方法成本高、空间覆盖有限，基于卫星遥感的反演技术虽为有效替代途径，却在样本量不足时面临模型拟合与泛化能力弱的挑战。[方法]为突破小样本条件下的精度限制，本文提出了面向小样本数据的Stacking集成遥感反演模型，通过构建多维度光谱特征集挖掘有效信息，结合递归特征消除(RFE)与浊度中介模型优化输入特征结构及物理一致性，再集成XGBoost、LightGBM、随机森林、CatBoost和偏最小二乘回归(PLSR)等异质基学习器，由元学习器进行高阶融合。[结果]基于Sentinel-2影像的试验表明，该模型实现了R²优于0.92的反演精度。[结论]本文方法能够显著提升小样本条件下模型的稳健性与泛化能力，为水体总磷遥感监测提供了可靠方法。

[目的]在全球变暖背景下，祁连山冰川持续退缩直接影响河西走廊水资源安全。本文旨在揭示冰川变化对流域水资源的影响。[方法]以河西走廊5大内陆河为研究对象，采用耦合冰川模块的VIC模型，结合历次冰川编目、气象水文及CMIP6多情景气候数据，开展冰川与融水径流模拟研究。[结果]耦合冰川模块的VIC模型在研究区适用性良好，率定期与验证期平均纳什效率系数(NSE)分别为0.80和0.78；未来冰川整体呈退缩趋势，西段大型冰川退缩强度较高，东段小型冰川退缩过程相对平缓；冰川融水对径流的补给占比逐渐衰减；SSP5-8.5情景下，冰川径流锐减，其水文调节功能快速衰退。[结论]研究结果揭示了河西走廊冰川-径流演变的空间差异与未来水资源风险，可为区域水资源优化配置与气候变化提供理论支撑。

[目的]针对华北平原因过度开采导致的地下水枯竭问题，本文旨在研究降水与人为活动对区域地下水变化的影响。[方法]基于GRACE卫星反演2002—2024年的地下水储量(GWS)变化，并结合实测水井数据进行联合分析。[结果]结果表明，华北平原地下水长期处于亏缺状态，但自2021年起呈恢复态势。GRACE卫星与水井数据共同证实，2021和2022年GWS增长显著，两者揭示的年度变化趋势(先降后升)与季节性特征基本一致。空间上，严重枯竭区集中于山前平原及邯郸、北京周边； 2021—2023年强降雨后多数区域开始回升。此外，南水北调工程对缓解区域地下水亏损具有积极作用。[结论]研究表明，降水与跨流域调水等人为干预对华北平原地下水恢复具有重要影响，该区域地下水系统在自然与人为共同作用下呈一定的恢复态势。

[目的]针对传统变化检测方法难以区分水体细微变化与语义类别的问题，本文设计了一种能精准识别变化区域并输出语义类别的深度学习模型。[方法]设计多尺度特征引导的语义变化检测网络（MFG-SCDNet），采用双流编码器-解码器架构，结合分组多尺度上下文聚合（GMCA）模块、自适应特征选择融合（AFSF）模块与变化感知注意力模块（CAAM），实现多尺度特征提取与变化区域语义分类。[结果]在SECOND和Landsat-SCD数据集上的试验表明，MFG-SCDNet各项指标优于主流方法，在SECOND上mIoU为73.63%、SeK为23.04%、OA为87.73%；在Landsat-SCD上mIoU为88.98%、SeK为59.34%、OA为96.14%。消融试验验证了各模块的有效性。[结论]MFG-SCDNet能有效提升水体语义变化检测的精度与一致性，为水资源遥感监测提供可靠技术手段。

[目的]针对热带多云森林地区碳储量估算中地面样本稀缺及精度不足的问题，本文开展区域尺度碳储量遥感反演研究。[方法]基于Sentinel-2多光谱影像与WCMC碳密度数据，构建融合光谱反射率、植被指数、缨帽变换及地形因子的多维特征集，并采用随机森林回归模型进行碳储量估算。[结果]在验证集上模型相关系数为0.72，RMSE为16.10 tC/hm²；特征分析表明，短波红外波段(B11、B12)及缨帽变换湿度分量(TC＿W)为主导变量，三者重要性累计占比超过0.28，地形因子具有辅助贡献。[结论]西双版纳森林碳储量总量约为158.89 TgC，空间上呈四周高、中部低的分布格局，且碳密度随海拔升高而增加，低海拔河谷地区受人类活动影响显著降低。

[目的]本文旨在阐明龙羊峡水库周边沙区风沙活动的动力机制。[方法]以水库两侧塔拉滩与木格滩沙区为对象，基于2019—2023年冬春季气象与遥感数据，引入输沙势(DP)作为综合风动力指标，结合植被覆盖度、降水量等因子，系统分析沙尘天气的时空特征及其成因。[结果]①研究区冬春季沙尘天数整体呈上升趋势，空间分异显著，塔拉滩沙尘活动强度(月均1.83 d)远高于木格滩(月均0.17 d)；②沙尘天数与DP呈高度正相关，塔拉滩两者的Pearson相关系数r=0.794，木格滩r=0.857；③植被覆盖度与沙尘天数呈较低至低负相关，塔拉滩与木格滩的相关系数分别为-0.343与-0.186。[结论]该区域沙尘天气主要受风力驱动，DP较风速或起沙风频率能更全面地表征风沙动力过程，尤其在风力整体较弱的木格滩地区更具解释力。

[目的]针对阿勒泰地区生态环境脆弱、生态环境质量变化特征及其驱动机制尚不清晰的问题，本文以阿勒泰地区为研究对象，系统分析区域生态环境质量的时空演变及其影响因素。[方法]首先，基于GEE平台获取多期MODIS数据，采用主成分分析方法构建遥感生态指数(RSEI)，对区域生态环境质量进行综合表征。然后，结合Sen趋势分析、Mann-Kendall检验及变异系数(CV)，揭示生态环境质量的时空变化特征及稳定性。最后，引入XGBoost模型并结合SHAP可解释方法，定量识别生态环境质量的空间异质性及其主导驱动因子。[结果]结果表明：①近20年来阿勒泰地区RSEI均值整体呈波动下降趋势，生态环境质量以“差”和“较差”等级为主，空间格局表现为北部优于南部；②约67%的区域生态环境质量呈下降趋势，显著改善区域占比仅为1.2%，且87.3%的区域处于低或较低波动状态，整体稳定性较强；③蒸散发和坡度是主导生态环境空间异质性的关键因素。[结论]研究结果可为阿勒泰地区生态保护与分区治理提供科学依据。

[目的]针对无人机高空视角下屋顶光伏组件尺度小、分布密集且背景复杂导致的识别困难问题，本文提出一种高效、自动化的光伏组件精细识别与面积计量方法，以支撑区域尺度分布式光伏资产的精细化监测。[方法]以YOLOv8-seg为基线模型，引入RepViT轻量化网络替换原有主干网络，利用结构重参数化技术提升特征表达效率并保持全局建模能力；同时改进颈部网络，将多尺度特征深度融合，以增强对小尺度目标的感知。基于分割掩膜，结合地面采样距离(GSD)与地理校正模型，构建光伏组件物理面积自动估算模型。[结果]试验表明，改进后的模型在自建数据集上Box mAP ₅₀达95.4%，Mask mAP ₅₀达94.5%，精确率较原始模型分别提升了3.4%和2.9%。在实际场景测试中，模型成功实现了跨越3个数量级的多尺度光伏面积精准计算，误差满足工程应用需求。[结论]该方法在降低模型参数量的同时显著提升了实例分割精度与推理效率，实现了屋顶光伏面积的自动化精准计量，为分布式光伏资源的普查与管理提供了可靠的技术方案。

[目的]针对黄兔尾鼠洞穴因尺寸小、分布广导致人工检测效率低下的问题，本文旨在开发一种基于大尺寸无人机影像的自动化识别方法。[方法]提出一种端到端自动化检测框架，其核心为改进的YOLO-Burrow模型。该模型基于YOLO11n，通过轻量化策略、引入蒙特卡洛注意力机制(MCA)和采用Shape-IoU损失函数进行方法优化。[结果]在自建数据集上的试验表明，模型平均精度(AP)达87%，重组准确率(RA)为97%，模型大小仅0.89 MB，显著优于基准模型。[结论] 本文所提框架可实现大尺寸无人机影像中黄兔尾鼠洞穴的精准自动检测与密度统计，为草原鼠害防控提供可靠技术支撑。

[目的]针对大规模复杂环境中传统地图定位方法计算资源消耗大、难以在嵌入式平台高效运行的问题，本文提出一种融合激光雷达与惯性导航的轻量级自主定位方法。[方法]该方法基于稀疏地图构建，通过提取局部区域平面特征优化扫描匹配过程，降低计算开销；同时采用特定时间间隔的地图匹配策略与时间阈值校正机制，避免逐帧全局匹配，有效平衡计算负载；进一步融合多源传感数据与地图匹配信息，并引入强收敛的非线性几何观测器对位姿进行优化。[结果]试验结果表明，该方法综合性能优于现有先进算法，其工程实用性在胜利石化总厂实地巡检中得到了验证。[结论]该方法可在资源受限的嵌入式平台上实现高精度、强稳健的自主定位，为无人系统在复杂环境下的可靠导航提供了可行方案。

[目的]在车路云一体化环境下，高精地图数据的价值形成具有分阶段、多主体和动态累积特征，亟需建立适用于其场景特征的价值评价指标体系。[方法]本文基于马克思劳动价值论，从价值转移与价值增殖视角出发，结合高精地图数据流通的前置生产、正式生产和应用3个阶段，分析其在一次生产、多次生产与反馈优化生产中的价值形成逻辑及对应市场结构。[结果]构建了分阶段的高精地图数据资产价值评价指标体系，形成数据质量、合规治理、信息丰度、成本投入、感知协同、决策支撑、控制执行、公共治理增殖、数据赋能、平台协同和商业模式11个评价维度。[结论]该指标体系能够较系统地刻画高精地图数据资产的价值形成过程，为其价值评价及后续货币化估值提供基础支撑。

[目的]世界各国都高度重视地名信息管理现代化建设，目前我国也需要拓展双语地名信息储备，建立覆盖全球的双语地名数据库。[方法]本文以多源外语地名数据为基础，设计了基于多源外语地名资料的地名生产技术流程，并对技术流程中资料搜集与分析、数据预处理、外语地名译写、多源地名融合和派生地名名称修正等关键环节进行研究和探讨。[结果]初步建立起了规范化、工程化多源外语地名生产工艺。[结论]为进一步提高地名生产效率、提升地名成果质量，重点分析了当前地名译写、多源数据融合等关键环节的技术短板，为多源外语地名规模化生产提供了改进思路。

[目的] 针对传统影像建筑物变化检测方法在高分辨率细节保持与复杂场景全局语义建模上的不足，本文面向城市建筑变化定期、自动、高效变化检测需求开展方法改进与应用研究。[方法]本文构建了一种基于Transformer变化检测与HRNet建筑物提取协同的两阶段协同检测方法。先以Transformer建模双时相影像全局语义关系、定位变化区域；再以HRNet保持高分辨率空间细节，对候选区域内建筑物进行精细提取与变化类型识别。[结果] 以深圳市为应用区域，开展了从典型区域试点到全域推广的应用验证，并结合业务应用分析模型输出变化线索的有效性。结果表明，该方法在高密度城市场景下具有较好的可行性与有效性。[结论]本文方法可为自然资源精细化管理和智慧城市建设提供技术参考，具有较好的工程应用价值。

[目的]针对输电走廊跨度大、植被与地形遮挡强且精细标注样本获取成本高的问题，本文提出了一种面向走廊风险部件的点云-影像融合半监督分割与快速矢量化方法。[方法]首先构建点云-影像融合的双分支分割模型，其中影像分支提取多尺度纹理语义，点云/高程分支刻画几何与空间关系，并通过跨模态注意力实现特征对齐与互补；然后利用冠层高度模型与走廊缓冲的空间相交自动生成二值风险栅格作为弱标注，引入教师-学生一致性学习与置信伪标签机制，并结合Focal与Lovász损失缓解类别不均衡、提升细长目标边界分割精度；最后在推理阶段对分割结果进行连通域分析与面积阈值过滤，并叠加走廊范围约束生成结构化矢量告警要素。[结果]在广东省实际输电线路数据上的试验表明，该方法在mIoU、F1和总体准确率3项指标上均优于仅用点云特征或仅用光学影像特征的单模态方案，其中mIoU达到0.185，F1为0.307，总体准确率为0.842，同时能够输出拓扑完备的走廊风险斑块。[结论]本文所提出的点云-影像融合半监督分割与快速矢量化方法能够在几乎不增加人工标注成本的条件下，实现输电走廊内高植被/潜在越线目标的有效提取与面向运维的矢量化表达，具有工程应用可行性。

[目的]为落实农村乱占耕地建房整治政策要求，本文提出了一种基于多尺度特征融合的DeepLabv3+遥感监测方法，实现耕地上建筑物的自动提取与疑似违法图斑识别。[方法]在编码器部分于ResNet50骨干网络各阶段中嵌入高效通道注意力(ECA)模块，增强通道特征判别能力；引入特征金字塔网络(FPN)模块对多尺度特征进行侧向连接与逐层融合，使高层语义信息与浅层空间细节充分结合；调整ASPP模块空洞率以缩小感受野范围，提升对小尺度建筑物的检测敏感性。[结果]在WHU-Mix数据子集上，IoU达80.13%、F1达88.97%，优于主流语义分割模型；利用河南一号卫星影像验证了本文方法在耕地非农化监测中建筑物提取任务上的可行性。[结论]本文方法在耕地“非农化”监测场景下具有较好的应用前景，可为基层自然资源执法巡查提供技术支撑。

[目的]水葫芦大面积暴发会对河湖防洪、供水安全及水生态健康造成重要影响。为应对太湖蓝藻暴发期间水葫芦易对太湖蓝藻监测带来误判且影响蓝藻打捞治理等问题，本文针对性地提出了一种水葫芦监测方法。[方法]基于水葫芦、蓝藻及其他水生植被在Sentinel-2影像特定波段的光谱响应差异构建相应的特征指数，并通过阈值分割和决策树分类的方法提取水葫芦。[结果]试验结果表明，当植被红边指数(VREI)大于0.05、浮水植被指数（FLVI）大于0.57，且植被水气指数（WVI）大于0.065时，能够准确提取太湖水葫芦。[结论]实地验证表明，该方法能够用于水葫芦提取，并将其与太湖蓝藻、荇菜等水生植被进行区分；将本方法应用于滆湖，进一步验证了其适用性。

[目的]针对光学无人机与卫星影像因尺度、辐射及视角差异导致的直接配准困难问题，本文提出了一种融合尺度估计与匹配扩展的空天影像配准方法。[方法]该方法将尺度估计与同名匹配扩展机制集成于SIFT特征配准框架，引入角度约束的迭代代价函数，实现异源空天影像的快速概略配准。[结果]试验表明，该方法在多倍尺度差异及显著灰度差异下均可实现精准配准，配准精度优于3像素，平均单个正确匹配耗时低于1 s，不依赖先验地理信息且无需数据集训练。[结论]本文方法适用于异源空天影像的概略配准及快速视觉定位等任务。

[目的]针对目前钢结构建筑预安装过程中施工现场环境复杂、人工检验效率低下等问题，本文以太原机场航站楼为工程背景，提出了一种分层ICP点云配准算法。[方法]该方法将点云沿主方向分层后逐层执行ICP配准，并自适应选取最优匹配结果，解决了数据采集过程中受环境限制导致的点云重叠率低、点云配准失败的问题。为快速检测构件螺栓孔制品误差值，基于点云主平面投影与二维形态学分析孔洞特征，提出了一种融合图像处理机制的螺栓孔自动识别方法。[结果]结果表明，利用分层ICP算法配准后，匹配度较传统算法提升15%以上，螺栓孔识别准确率在94%以上。[结论]该方法已在钢结构预安装阶段得到验证，可为现场提供数据支持，显著提升施工效率与装配精度。

[目的]沿海湿地是维护海岸稳定的重要介质，对其进行精准监测具有重要价值。合成孔径雷达影像全时序的特点可在时间和空间两个维度为湿地监测提供支持，但特征冗余会造成模型精度限制。[方法]针对该问题，本文以2020年30景黄河三角洲湿地Sentinel-1影像为研究对象，构建了一种改进的最大相关-最小冗余特征优选方法，实现机器学习分类最优特征的输入，并完成2020—2024年黄河三角洲湿地绘图。[结果]结果表明，极端梯度提升树下本文方法的湿地分类精度达89.66%，优于随机森林、特征递归消除及主成分分析等特征优选方法。2023年湿地大面积互花米草得到清理，并于2024年彻底清除，新格局下滩涂不断向芦苇和碱蓬等本土盐沼转换。[结论]本文方法可为利用合成孔径雷达影像实现湿地监测提供新的技术参考。